본 논문에서는 블리자드 회사에서 제작한 게임 중 하나인 오버워치(Overwatch)에서 게임의 간접정보를 학습하여 플레이어에게 유리한 영웅 캐릭터를 추천해주는 인공신경망 기반 영웅 캐릭터 추천 방법을 제안한다. 오버워치에서 게임 맵별로 적군 캐릭터와 아군 캐릭터가 선정되었을 때 플레이어가 어떤 영웅캐릭터를 선정하면 승률에 좋은지를 알기가 어렵다. 본 논문에서는 플레이어의 영웅캐릭터 선정을 도와주기위하여 오버워치 게임의 간접정보를 기반으로 학습데이터를 만들어 인공신경망을 학습한 후 학습한 인공신경망을 이용하여 영웅캐릭터를 추천한다. 실험결과 인공신경망이 추천하는 영웅캐릭터가 적절한 캐릭터임을 확인하였다.
SCORM(Sharable Content Object Reference Model)은 e-러닝 기술 표준화 분야에서 가장 주목을 받고 있는 ADL(Advanced Distributed Learning)의 표준화 명세이다. 최근에 ADL은 비교적 안정화 단계에 접어들었다는 평가를 받고 있는 SCORM 2004 4th Edition을 제시함으로써 콘텐츠 재활용성을 높여 경제성 있는 콘텐츠 구현을 가능하게 하고 개발 과정에서의 효율성을 극대화할 수 있게 하였다. 대부분의 SCORM 기반 콘텐츠에 대한 기존 연구는 고전적 훈련 및 교육 방법에 대한 온라인화를 기본으로 하고 있으므로 게임기반학습과 같은 보다 세련된 형태의 학습을 위한 콘텐츠 개발에 대한 연구는 초보적인 실정이다. 특히 SCORM 명세의 다양한 요소를 이용하여 e-러닝 기술 표준화의 장점을 충분히 활용하면서 게임기반학습 콘텐츠를 구체적으로 어떻게 구현할 수 있는가에 대한 연구는 매우 미약한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 게임 요소를 처리하기 위해 사용될 수 있는 SCORM 데이터 엘리먼트를 추출하고 이를 SCORM 시퀀싱에 적용하여 SCORM 게임기반학습 콘텐츠를 개발하는 구체적인 방법에 관한 연구를 수행한다. 또한 실제 초등 학습에서 활용가능한 SCORM 적용 게임기반학습 샘플 콘텐츠의 개발 단계를 사례와 함께 제시한다.
컴퓨터 기술이 발달하고 많은 교육 방법들이 나타나면서 웹에 기반한 협동학습과 교육용 게임이 많은 관심을 받고 있다. 몇몇 협동학습 시스템들과 게임 기반 교육 시스템이 제안되었지만 게임을 이용한 협동학습 시스템에 대한 연구는 거의 없었다. 본 논문에서는 학습자들의 능동적인 참여와 흥미를 유발할 수 있는 게임을 이용한 웹기반 협동학습 시스템을 개발하였다. 협동학습은 각 조별로 이루어지며 다른 조와는 게임을 통해 경쟁하게 하였고, 게임은 누구나 쉽게 익힐 수 있고 협동학습 시나리오에 적합한 가로세로 퍼즐게임을 사용하였다. 제안 시스템의 유용성을 증명하기위해 실제 두 반의 고등학생들에게 적용하는 실험을 하였으며 그 결과 제안 시스템을 사용한 교육이 학업성취도나 흥미도 등에서 유의미한 결과를 보임을 보였다.
멀티 에이전트 강화학습에서 중요한 이슈 중의 하나는 자신의 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 어떻게 최적의 행동 정책을 학습하느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 현실적이지 못한 가정들을 요구한다. 본 논문에서는 상대 에이전트에 대한RBFN기반의 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서는 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들과는 달리 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델이 아니라 RBFN 기반의 행동 정책 모델을 학습한다. 또한, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 본 논문에서는 대표적이 절대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐 게임을 소개한 뒤, 이 게임을 테스트 베드 삼아 실험들을 전개함으로써 제안하는 RBFN 기반의 정책 모델의 효과를 분석해본다.
휴대폰이나 PDA와 같은 모바일 기기의 확산과 더불어 모바일 통신 환경을 기반으로 하는 모바일 교육 학습 모델이 교육의 질향상 및 교육 효과의 극대화를 꾀할 것으로 기대되는 실정이다. 또한 모바일 환경에서 학습자가 지속적이고 자기 주도적으로 학습을 하기 위해서 자기조절학전략이 필요하며, 이를 위해 모바일 학습환경에 적합한 MMIS(Motivation Metacognitive practice Interaction. Self-reflection: 자기 주도학습전략)모형을 설계하도록 하였다. 특히 학습자의 지속적인 흥미와 동기부여를 위해 에튜테인먼트(edutainment)전략을 활용하여 모바일 게임에 익숙한 학습자의 특성에 맞는 모형으로 설계하였다. 본 논문에서 설계한 MMIS 모형의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학습자가 스스로 학습 전략을 계획하고 통제할 수 있도록 게임의 난이도를 스스로 결정할 수 있다. 둘째, 학습자가 게임활동을 스스로 계획하고, 게임 결과를 모니터링 할 수 있다. 셋째, 사전에 게임에 필요한 학습 내용을 제공받음으로써 게임에서 좋은 결과를 얻기 위한 노력을 할 수 있도록 하였다. 넷째, 게임을 할 때 해결하기 어려운 과제의 경우에는 교사나 게임에서 제공되는 힌트를 통해 스스로 필요한 도움을 찾아낼 수 있다.
학습자들에게 흥미와 집중력을 유발시키고자 더 재밌고 효율적인 학습방법에 대한 관심이 많아지고 있다. 이러한 흐름에 맞추어 정보통신 기술을 융합한 게임기반 학습에 대한 연구들이 시도되고 있다. 집중력을 높여주는 게임의 특성을 활용하려 한다. 그러나 게임만 한다면 운동을 덜할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 DDR(Dance Dance Revolution)을 이용하여 게임과 스포츠를 융합하여 체력을 높여주고 성적도 높여주는 시스템을 설계하고 구현하였다.
본 논문에서는 스마트폰 환경의 혼합현실 기반 인터페이스를 사용한 영어단어 학습 게임 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 영어단어 학습 콘텐츠를 저작할 수 있는 저작도구와, 게임을 진행할 수 있게 해주는 스마트폰 인터페이스, 저작된 학습 콘텐츠를 실행하는 카드 매칭 게임 어플리케이션으로 구성되어있다. 이 시스템은 텍스트, 이미지, 비디오, 3D애니메이션 형식의 단어 카드를 제공하여 단순 이미지 형식을 사용한 방법보다 좀 더 구체적으로 단어를 묘사할 수 있다. 그리고 부모가 원활히 게임을 진행할 수 있도록 혼합현실 기반 인터페이스를 제공한다. 혼합현실 기반 인터페이스는 개인화된 정보를 부모에게 제공하여 부모가 사전 지식 없이 영어 단어 교육을 할 수 있도록 도움을 준다. 본 논문에서는 보급이 저조한 PDA와 UMPC대신, 최근 보급이 확산되고 있는 스마트폰에 혼합현실을 구현하여 인터페이스의 접근성을 높이고자 하였다.
일반적으로 학습을 게임과 접목한 프로그램들은 대부분 오프라인을 기반으로 제작되어왔다. 하지만 최근 인터넷 기술의 급격한 발달로 인하여 웹을 기반으로 한 학습 프로그램의 이용이 증가하고 있다. 이에 개인 학습을 위한 기존의 오프라인 게임을 온라인에 기반한 학습용 게임으로 제작한다면 보다 많은 학생들이 쉽게 교육용 게임을 접할 수 있으며 오프라인에서와는 달리 경쟁 및 보상 개념의 도입이 쉬우므로 학습자들의 학습 의욕 향상에도 도움이 될 것이다. 본 논문은 이러한 개념을 바탕으로 초등학교 수학과 도형수업을 수준에 맞게 학습할 수 있는 온라인 롤플레잉 게임을 설계하여 보았다. 초등학생을 위한 수학 온라인 롤플레잉게임은(Mathematical On-line Roll playing game for Elementary school student)은 기존의 온라인 롤플레잉게임의 특성을 학습의 요소와 대응시키고 개인의 학습 의욕을 학업 능력치 등으로 나타냄으로써 학습자들의 자발적인 학습을 유도하였다.
G-러닝 게임은 게임의 집중력과 재미 요소를 기반으로 학습의 목적을 가진 콘텐츠로, 최근 아동 교육용 G-러닝 게임의 시장 규모가 증가하고 있다. 그러나 기존에 연구된 G-러닝 게임은 교육성과 게임성의 디자인 방향이 일치하지 않아 균형 있는 효과를 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 초등학교 4학년을 대상의 분수 학습을 위한 G-러닝 게임의 게임디자인 방법을 논한다. 분수 개념은 4학년 교과 과정 중 학습 난이도가 높고 이해가 어려워 단순 교수법보다 구성주의 학습법이 적합하다. 게임과 교육의 융합을 위한 디자인의 일환으로 G-Math 게임을 개발하였다. G-Math 게임은 구성주의 학습방법을 기초하여 ETC(탐구, 협동, 대화, 이해)이론으로 디자인 하였다. 본 연구는 G러닝 게임의 교육성과 게임성을 융합함과 동시에 효과적인 학습 방법을 디자인함으로서 G-Math에 특화된 콘텐츠를 제공한다.
e-러닝 콘텐츠 및 시스템을 효과적으로 개발할 수 있게 하기 위한 기술 표준안으로서 개발 중인 SCORM은 전세계적으로 가장 많은 e-러닝 관련 업체에서 폭 넓게 수용하고 있는 구현 참조 모델이다. 최근들어 게임을 학습에 활용하고자 하는 노력에 대한 관심이 고조되고 있는 상황에서 SCORM을 개발한 ADL에서는 게임 기반 학습에 대한 기초 연구를 수행하고 있는 실정이다. 그러나 ADL은 SCORM 명세에 대한 연구와 게임 기반 학습에 대한 연구를 분리하여 따로 진행하고 있고 대부분의 SCORM 콘텐츠에 대한 연구는 고전적 훈련 및 교육 방법에 대한 웹 기반 온라인화에 초점을 두고 있으므로, 게임 데이터 요소를 적용한 SCORM 콘텐츠를 개발하기 위하여 SCORM 명세의 구체적인 어떠한 부분을 어떻게 활용할 것인가에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 게임 데이터 요소를 SCORM 데이터 모델에 적용하는 구체적 방안에 대한 연구를 수행하고 이를 바탕으로 SCORM을 게임 기반 학습 콘텐츠 개발에 적용하는 실제 사례를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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